Чем опасна преждевременная алгоритмизация
Этот текст – не выпад против алгоритмов и не манифест луддита. Это предупреждение тем, кто слишком рано подменяет развитие мышления нажатием кнопки. Основанием послужила логика и подход, изложенные у Александра Кургузкина (Senior Software Engineer в Toptal) в книге «Структура рынка». Спасибо Александру за его мысли по торговле, когда-то они встряхнули мои мозги и дали силы двигаться дальше. Ну, а теперь самая суть.
Ключевая мысль проста и оттого неприятна: алгоритмизация рутины создает ценность, а алгоритмизация практики эту ценность уничтожает. Рынок – не таблица и не симулятор с чит-кодами. Если автоматизировать то, что должно быть прожито глазами и руками, можно резко ускорить сбор данных, но полностью остановить формирование понимания.
Самая опасная ловушка преждевременной алгоритмизации – отсутствие моделей в голове. Человек получает не пятьсот наблюдений, а полмиллиона прогонов, но при этом не понимает, что с ними делать. Данные есть, а понимания нет. В такой ситуации любой артефакт начинает выглядеть как идея, любая корреляция – как инсайт, а любая красивая кривая доходности – как доказательство «работающей системы». Алгоритм в этих условиях становится не инструментом исследования, а увеличительным стеклом для иллюзий.
Следом идет подмена практики имитацией деятельности. Нажать кнопку «запустить бэктест» – это не практика. Написать код, который перебирает параметры, – это практика программирования, но не практика торговли. Это та же логика, по которой боксеру предлагают написать робота, чтобы тот бил грушу за него, а дзенскому монаху – запустить скрипт, который будет сидеть перед стеной. Практика – это прямой контакт с реальностью. Алгоритм, появившийся раньше этого контакта, не усиливает его, а изолирует.
Отдельная проблема – развращающее действие дешевых и быстрых данных. Когда информация достается мгновенно и почти бесплатно, исчезает необходимость ее обобщать. Пропадает потребность задавать правильные вопросы. Уходит мышление структурами. Медленное ручное наблюдение дорого по человеко-часам, но именно поэтому оно заставляет строить модели и смысловые обобщения, а не складировать шум.
Отсюда вытекает следующая беда – переподгонка как стиль мышления. Чем раньше человек ушел в алгоритмизацию, тем быстрее оптимизация становится самоцелью. Параметр оказывается важнее идеи, а статистика – важнее смысла. Без предварительной практики невозможно отличить закономерность от мусора, потому что нет внутреннего эталона рынка. Есть только цифры, а цифры при желании подтверждают что угодно.
Наконец, преждевременная автоматизация обрезает чувствительность к реальному времени. Ручная работа с графиком – это не только входы и выходы. Это тайминг, контекст, ощущение плотности рынка, понимание того, почему именно сейчас входить не надо. Алгоритм этого не чувствует по определению. Но хуже другое: трейдер, который слишком рано передал рынок машине, постепенно перестает чувствовать это сам.
То, что многим не хочется признавать, звучит просто: ручное взаимодействие с графиком – это нормальная боевая практика. Она медленная, не масштабируемая, плохо выглядит со стороны и не продается в виде готового продукта. Но именно она рождает инсайты, формирует модели и дает понимание того, куда двигаться дальше. Если после пятисот наблюдений Вы ясно понимаете, какой вопрос задать рынку, – Вы на правильном пути. Если после пятисот тысяч прогонов Вы не понимаете, что именно оптимизируете, – Вы уже давно ушли в сторону.
Алгоритм – всего лишь усилитель. Он усиливает то, что уже есть. Если есть понимание, алгоритм ускорит прогресс. Если понимания нет, он ускорит заблуждение. Формула старая и оттого точная: работает – не трогай. Но прежде, чем что-то начинает работать, нужно научиться видеть.
Всем добра и осознанности))
Многие думают, команда из 10 алготрейдеров = 10 мозгов, и преимущество, синергетический эффект. Но на самом деле в любой команде с первого дня общения выделяются 1-2 продюсера, именно исследователя, и 8-9 остальных (но все верят что они тоже что нибудь придумают). Всё ложится на плечи 1-2 трейдеров, которые возглавляют команду.
Это разный тип алготрейдеров. Исследователи всегда исследуют, они пионеры, задают направление. Остальные как статисты, лучшие математики, программисты, своё не умение к инноваторству они компенсируют объемами данных, количеством тестов, количеством процессоров, большими вычислениями.
Точно нельзя сказать как лучше. Как повезет))
Есть еще такой момент, иногда нужны большие данные, 100 алгоритмов, чтобы в динамике увидеть не видимое.